高级加密标准及加解密算法实现研究

介绍了高级加密标准算法（Rijndael）的加密和解密过程。对该算法的加密与解密过程，及在32位处理器平台上的基本实现方法进行了讨论，同时对人们提出的一种优化算法进行了改进，并基于VC＋＋6．0进行了实验模拟，结果表明，在时间复杂度基本一致的情况下，改进后的算法内存粒度更小。     

基于Amtrix平台的EDI系统安全解决方案

文章从现有EDI系统的安全需求出发,提出了一套基于Amtrix平台的安全解决方案,其中包括数据加/解密、数字签名、身份认证等一系列安全技术.     

基于XML的Web服务安全扩展模型

随着Web服务技术的发展,以前的安全机制,如安全传输、身份管理等与Web服务安全需求存在差距,Web服务迫切需要新的安全机制来保证Web服务的可用性。该文首先分析了Web服务在利用SOAP协议进行信息交互的过程中的安全需求,接着介绍了基于XML的Web服务安全扩展技术,最后提出了一种分层的安全体系结构。     

基于SOAP的XML Web Services安全性分析和研究

介绍了软件界最新技术SOAP和XML Web Services，并深入分析和研究了Web服务的安全机制和SOAP安全性扩展问题。     

面向车云网量子加密通信架构的轻量化身份认证方案研究

为解决车联网技术中身份认证问题,在车云网量子通信架构的基础上,设计了一种轻量化身份认证方案,认证过程由注册和认证2个阶段构成,车辆与车联网云平台间进行2轮认证以确保方案的安全性。试验结果表明,该方案计算开销仅为0.179 ms,通信开销为417 B,与其他4种相关方案相比,具有更低的计算开销和通信开销,在兼顾安全性的同时具备更高的效率,对于大多数低计算量和低通信量的车联网设备具有更高的适用性。     

基于GA-BP算法的工程船舶建模研究

工程船舶由于自身没有动力,其运动过程是一个复杂的非线型系统,因受到环境等因素的干扰,很难对工程船舶特点建立一个理想的运动过程的数学模型.文章利用遗传算法的全局寻优特点来优化BP神经网络的连接权系数,很好地解决了这个问题.经训练后的模型仿真实验得到了很好的证实.     

基于驾驶员跟车习惯的报警/避撞算法研究

在驾驶员实车实验的基础上,研究跟车工况中的驾驶员行为特性和习惯,建立驾驶员跟随车距模型,并结合对车辆制动过程的分析,研究分别基于驾驶员制动行为特性和驾驶员跟随车距模型的报警/避撞算法,通过改变算法的参数值,可使算法得到的报警/避撞时机符合不同驾驶员的驾驶习惯。利用实验数据对算法进行离线检验,验证该算法在报警/避撞系统中的适用性。     

基于联合卡尔曼滤波器的交通信息融合算法研究

基于现有的研究方法,提出了一种基于联合卡尔曼滤波器的交通信息融合算法。首先利用浮动车的覆盖率和浮动车的历史平均行程时间来修正浮动车的平均行程时间估计值,用于浮动车覆盖率不满足最小覆盖率时的路段平均行程时间估计;利用路段上浮动车的覆盖率来确定联合卡尔曼滤波器的融合系数;利用联合卡尔曼滤波器对固定型检测器的平均行程时间估计和浮动车的平均行程时间估计进行信息融合,得到路段的平均行程时间估计。该融合方法计算量小,融合时间快,有利于实际应用。试验结果表明,该方法提高了区间平均行程时间估计的精度。     

基于区块链技术的车联网匿名身份认证技术研究

针对目前存在的假冒用户信息和利用用户信息进行车辆跟踪等攻击的行为,分析并总结了近年来车联网安全领域的相关研究成果以及区块链技术的特征和原理,提出了适用于车联网的匿名身份认证的区块链系统框架,基于该框架和SM9加密算法设计了汽车与服务器、汽车及路侧单元(RSU)之间的匿名认证方案,并针对效率和安全性与传统方法进行了仿真对比,结果表明,该方案是一种高效、承载量更大、更能保证用户及车辆身份信息安全的匿名身份认证方式。     

基于路基工程地质分析原理的灾害识别

通过路基地质灾害的实地调查研究,提出了路基工程地质分析原理,分析了它与路基地质灾害识别之间的基本关系,并以实例说明了路基工程地质分析原理在路基地质灾害识别中的应用。     

基于多源信息融合的高速公路事件检测算法研究

为了研究高速公路交通事件检测算法,以多源信息融合理论为基础,依托人工神经网络技术,设计了固定检测器与浮动车检测器的信息融合事件检测算法,并说明了具体的检测原理和融合过程。通过Vissim仿真获得数据,在Matlab中编程实现了信息融合过程,试验结果表明在三级报警策略下,信息融合算法的事件检测率、误报警率和平均检测时间都达到了较高的检测水平,证明了所设计的信息融合交通事件检测方法的优越性。     

基于高效NMPC算法的无人车轨迹跟踪控制研究

本文针对无人车在复杂工况下,非线性程度增加和动力学约束导致的轨迹跟踪控制精度差和求解效率低的问题,提出一种高效的非线性模型预测控制（nonlinear model predictive control,NMPC）算法。首先考虑车辆模型的非线性因素,建立动力学和魔术轮胎模型,并将无人车终端状态整合到性能指标中,添加稳定性范围内多约束条件,通过障碍罚函数法处理非线性不等式约束,保证了求解过程的平滑性。然后为减轻求解非线性优化问题带来的计算负担,提出了一种新颖的连续/广义最小残差算法（improved continuation/generalized minimal residual,improved-C/GMRES）,与传统的C/GMRES算法相比,通过引入连续增加的惩罚因子加快了数值计算的求解效率,降低算法的计算负担。最后通过Simulink和CarSim的联合仿真,在双移线工况和蛇行工况条件下验证跟踪精度和求解效率,结果表明与传统的C/GMRES方法相比,所提控制方法明显提升轨迹跟踪的控制精度和改善行驶稳定性,并加快数值求解效率。     

基于遗传PID算法的自适应巡航控制

随着高级驾驶辅助系统(ADAS)成本的下降,ADAS系统逐渐被下放到普通家用车上。自适应巡航系统(ACC)作为ADAS的重要组成部分,深受广大消费者的关注。文章设计了基于遗传算法和PID算法的上位控制器和基于模糊控制的下位控制器。使用Carsim和Simulink仿真后结果显示,基于遗传PID算法的自适应巡航控制具有更好的控制精度和控制效率。     

基于PKI的身份认证技术在联网不停车收费系统中的应用研究

随着技术的发展,跨区域联网不停车收费对联网收费数据在其每个层面的产生、存储、传输、处理和管理的安全性提出了更高的要求,文章讨论了在区域联网不停车收费系统中,如何基于PKI(Public?Key?Infrastructure公钥基础设施)的身份认证技术,确保用户和设备身份信息的真实可信,以及收费信息数据在传输与处理过程中的不被非法截获和篡改,满足区域联网不停车收费系统的安全需求,保证其安全、稳定、可靠运行。     

基于云计算下的大数据加密检索技术研究

随着云计算和网络技术的快速发展,越来越多的数据将被存放在云端,云计算的数据检索已成为了热门的话题。本文基于国内外的最新研究成果,提出了云计算的数据检索方案,以及未来的发展趋势。     

基于BIM技术的隧道工程信息平台设计与研究

隧道作为重要的交通基础设施,其质量和安全受地质、结构和施工等各类因素的影响。为解决当前隧道建设中信息杂乱、集成化不足、信息传递差的弊病,引入BIM技术建立隧道地质、土建结构、机电设备全BIM模型;以BIM模型为载体,将隧道建设全过程的海量信息汇集整合,实现各类数据的结构化存储、关联和可视化展示,形成BIM模型数据库;在此基础上,通过对构件进行编码及轻量化处理,研发出工程信息管理平台。平台在广东金门隧道工程的应用,不仅有效解决了隧道建设期的地质预警、施工进度、工程质量、资料管理等痛点问题,还为后期运营养护提供了精准详实的工程数字化信息,为安全运营奠定了隧道本体结构和设施设备风险预警和防控的优良基础。     

基于.Net的B/S构架下MIS系统的数据安全问题研究

以某市公路管理处协同办公系统为例，从Web服务器、程序源代码、数据库管理和网络数据传输等方面对基于．Net的B／S结构的MIS系统存在的安全问题进行分析与研究，提出一套实用的安全解决方案。